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[发明专利]基于波段筛选的光谱加权集成校正模型的构建方法及系统-CN201811541152.7在审
发明人：于绍慧 -专利权人：合肥师范学院
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及光谱分析中的多元校正领域，具体为一种基于波段筛选的光谱加权集成校正模型的构建方法及系统，其中基于波段筛选的光谱加权集成校正模型的构建方法，包括：红外光谱波长聚类；对聚类后的红外光谱波长剪枝；根据剪枝后的红外光谱波长构建综合加权系数；根据综合加权系数构建加权集成校正模型；以及通过加权集成校正模型得到预测含量矩阵。实现了加强加权集成校正模型稳定性。
加权集成校正模型构建红外光谱波长波段光谱加权系数筛选剪枝聚类多元校正光谱分析含量矩阵预测

[发明专利]基于随机森林和加权集成学习的动脉粥样硬化预测方法-CN202211704411.X在审
发明人：刘文军;陈容斌;朱节中;黄辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机森林和加权集成学习的动脉粥样硬化预测方法，涉及医学信息处理技术领域，包括采集原始数据集，并对原始数据集进行预处理，筛选出特征集；根据动脉粥样硬化的影响因素选择预测基模型；将选择的预测基模型进行加权集成，建立动脉粥样硬化预测加权集成模型；对预测基模型进行参数调整，优化动脉粥样硬化预测加权集成模型；基于优化后的动脉粥样硬化预测加权集成模型，输入特征集，得出动脉粥样硬化预测结果。本发明通过结合机器学习算法，建立加权集成模型，对动脉粥样硬化进行预测，提高动脉粥样硬化预测的准确度，从而能够辅助医生对动脉粥样硬化进行更精准的诊断。
基于随机森林加权集成学习动脉粥样硬化预测方法

[发明专利]一种基于三层加权模型的文本聚类集成方法及系统-CN202111611089.1有效
发明人：徐森;李娜;徐秀芳;花小朋;皋军;安晶;蔡娜;陈思博 -专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三层加权模型的文本聚类集成方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：获取文本集；步骤S2：对文本集进行预处理；步骤S3：基于k‑means算法，对预处理结果进行聚类集成；步骤S4：构建三层加权模型，对聚类集成结果进行优化；步骤S5：对优化后的聚类集成结果进行评价。本发明的基于三层加权模型的文本聚类集成方法及系统，三层加权模型为点、簇、划分三层加权的统一构架，探究每种加权方式对最终聚类结果的影响，弥补现有技术空白，另外，通过微调超图邻接矩阵H，依次实现点、簇、划分三层加权
一种基于三层加权模型文本集成方法系统

[发明专利]一种基于加权混合二部图的集成社区检测方法及其系统-CN202210651607.0在审
发明人：苏伟;刘永升;马永强;刘磊;原彦平;刘莉;杨若晨;史春燕 -专利权人：兰州大学;读者出版集团有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于加权混合二部图的集成社区检测方法及其系统，包括：基于现有的社区检测算法的运行结果，构建节点—社区的混合二部图；基于社区可靠性的度量，对所述混合二部图进行加权，获取加权混合二部图，所述加权混合二部图用于集成社区检测本发明利用对多次社区检测结果的集成，构建出一个二部图，并进行了一个复杂度较低的加权过程，与现有技术相比，本发明在运行时间与准确性方面具有显著优势。
一种基于加权混合二部集成社区检测方法及其系统

[发明专利]显示驱动器集成电路和包括其的显示驱动系统-CN201711054388.3有效
发明人：李祥玟 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G09G5/10 文献下载
摘要：一种显示驱动系统，包括：显示驱动器集成电路，显示驱动器集成电路包括亮度计算电路、图像复杂度计算电路、加权计算电路和查找表。亮度计算电路计算图像数据的亮度并产生亮度数据。图像复杂度计算电路基于图像数据的图案计算图像复杂度并产生加权数据。加权计算电路接收亮度数据和加权数据以产生亮度校正数据。
显示驱动器集成电路包括驱动系统

[发明专利]一种基于加权相似性度量的聚类集成方法-CN201910079817.5在审
发明人：白亮;杜航原 -专利权人：山西大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及聚类集成分析领域，特别涉及一种基于加权相似性度量的聚类集成方法。依照聚类成员的质量进行加权相似性度量，在集成过程中加强高质量聚类成员的积极影响，同时抑制低质量聚类成员的不利干扰，以获得更具准确性和鲁棒性的聚类集成结果。该方法首先计算数据集中任意两个样本在每个聚类成员中对符号空间数据描述的一致性，接着计算每个聚类成员对特征空间数据描述的一致性并以此计算每个聚类成员的集成权重，在此基础上计算数据集中任意两个样本的加权相似性，然后构建数据集的加权相似性矩阵从而将聚类集成任务转换为图最小分割问题，通过利用谱聚类方法求解获得聚类集成结果，最终进行结果输出。
聚类加权相似性度量计算数据数据描述样本相似性矩阵符号空间集成过程任务转换特征空间最小分割鲁棒性数据集求解构建权重输出分析

[发明专利]基于加权自适应集成学习的虚拟流量异常检测方法、系统及流量智能监测平台-CN202210290089.4在审
发明人：杜学绘;王文娟;陈性元;王娜;任志宇;曹利峰;单棣斌;杨智;刘敖迪 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于加权自适应集成学习的虚拟流量异常检测方法、系统及流量智能监测平台，利用加权自适应集成分类模型将异质基分类器加权集成以生成具有较强学习能力和泛化能力的强分类器，提高网络流量分类精度和分类效果，实现虚拟流量高精准地分类检测；并进一步借助软件定义安全SDS的流规则驱动能力和安全服务编排能力，实现安全设备的逻辑部署与流量监控，便于实际场景应用；并进一步在入侵检测评估数据集NSL‑KDD上验证加权自适应集成分类模型WAHEL的有效性，其分类精度高于标准集成分类器以及任意单一基分类器，便于网络流量数据异常行为分析与识别，具有较好的应用前景。
基于加权自适应集成学习虚拟流量异常检测方法系统智能监测平台

[发明专利]基于加权集成聚类算法的MIMO系统的盲多径识别方法及系统-CN201910498580.4有效
发明人：谢宁;谭杰 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： H04B7/0452 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于加权集成聚类算法的MIMO系统的盲多径识别方法，其包括：多个用户端向基站发送通信请求信号；用户端基于基站反馈的应答信号调整用户端发射功率，以使基站允许用户端的通信请求；用户端向基站发送信息信号；基站基于分离的信息信号生成基本聚类算法的输入信号，基于各个基本聚类算法的输出结果，基站通过加权集成聚类算法自适应调整各个基本聚类算法输出结果的权重，并根据加权集成聚类算法的输出对用户端的信息信号的路径进行识别根据本公开，能够基于加权集成聚类算法稳定且有效地进行多径识别。
基于加权集成算法 mimo 系统盲多径识别方法

[发明专利]基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统-CN202310321188.9有效
发明人：郭清水;尹坤;陈宏晨;刘硕 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间交织的二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统，属于光电集成技术领域，适用于所有包含卷积运算的人工智能神经网络。本发明通过光子集成技术将完成卷积加速运算的强度调制器、M个延时加权移相单元、M‑1个二级延时波导、二级合束器及光电探测器一体化集成。利用包含可调耦合器、延迟波导、移相器和一级合束器的延时加权移相单元实现待卷积信号的卷积核矩阵系数加权、一级时间交织及相干求和，利用二级延时波导实现加权调制光信号的二级时间交织，通过二级合束器及光电探测器实现加权后求和运算
基于时间交织二维光子相干卷积加速芯片及其应用系统

[发明专利]一种基于动态集成建模的油井动液面预测方法-CN201611248368.5有效
发明人：王通;段泽文 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： E21B47/047 文献下载
摘要：一种基于动态集成建模的油井动液面预测方法，属于信息技术领域；包括：获取样本并按权重排序；将样本进行模型训练，对误差超过阈值的子模型重新训练，计算未超过阈值的子模型权重；子模型加权输出集成模型；利用巡测数据计算集成模型的误差是否超过阈值，是，构成新的训练集，对误差超过阈值的原有的子模型重新训练为新子模型，否则，保留该原子模型作为新子模型，对新子模型加权输出为新的集成模型；实时采集辅助变量，输入集成模型进行集成油井动液面预测；本发明采用迭代集成建模，比单一模型有更高预测精度，子模型加权输出减少个体误差的影响，模型泛化能强；弱学习机子模型中样本权重的改变更加能够提高新模型对样本的适应性。
一种基于动态集成建模油井液面预测方法

[发明专利]一种基于差异化多模融合的负荷加权集成预测方法-CN202110478395.6在审
发明人：尹力;冀亚男;万文轩;侯禹;朱陶之;周琪 -专利权人：国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于差异化多模融合的负荷加权集成预测方法，以短时段内电力负荷为研究对象，考虑到负荷的规律性及周期性，及其与天气等因素的相关性，构建基于状态相似日的负荷预测回归模型；考虑到负荷的随机性及波动性，构建马尔科夫负荷预测模型；考虑到负荷变化的多样性，以日期属性、温度属性等为输入变量，构建神经网络负荷预测模型；最终，通过加权集成的方法有效平衡各种个体学习器的预测误差。本发明针对负荷周期性、随机性、多样性三大特点，差异化选取三种个体学习器，并加权集成形成强学习器降低预测误差，通过着这种基于差异化多模融合的负荷加权集成预测方法有效提高了负荷预测精度。
一种基于异化融合负荷加权集成预测方法

[发明专利]基于加权的旋转森林高光谱图像分类方法-CN202011207564.4在审
发明人：冯伟;董淑仙;全英汇;钟娴;童莹萍 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权的旋转森林高光谱图像分类方法，解决了对高光谱图像分类精度低和分类模型集成性能低的问题。方案是：高光谱图像样本分为训练和测试集；初始化训练集样本权值，与训练集对应样本相乘得到加权后训练集；训练决策树基分类器并获得加权后训练集分类结果；建立基于加权的旋转森林模型；将测试集放入基于加权的旋转森林模型本发明通过设计动态加权函数挖掘含有重要信息样本，并将已生成决策树基分类器对加权后训练集分类结果带入当前要训练决策树基分类器中，本发明提高了分类精度和模型集成性能，可用于高光谱图像的土地分类。
基于加权旋转森林光谱图像分类方法

[发明专利]基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断方法-CN201710021709.3在审
发明人：许玉格;孙称立;陈立定 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-01-12 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断方法，包括采用集成算法Adaboost作为分类学习的整体算法框架；采用改进后的样本权值初始化方法；采用加权极限学习机作为基分类器，通过集成算法迭代更新样本权值的特性该方法在集成算法的基础上采用了加权极限学习机作为基分类器，可以实现多个类别的不平衡数据分类，增强了对不平衡数据的分类性能，有效提高了污水处理过程中故障诊断的准确性。
基于加权极限学习机集成算法污水处理故障诊断方法

[发明专利]混合集成电路失效率获取方法与系统-CN201610975248.9在审
发明人：章晓文;何小琦;周振威;肖庆中 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2017-01-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种混合集成电路失效率获取方法与系统，分析混合集成电路包括的元器件种类以及各类元器件数量，获取各类元器件对应的激活能值与失效百分比，以失效百分比作为权重系数，进行加权计算，获取混合集成电路的激活能，计算混合集成电路失效率。整个过程不需要复杂实施过程，基于失效百分比进行加权计算，获取混合集成电路的激活能，最终准确计算混合集成电路失效率。
混合集成电路失效获取方法系统

[发明专利]一种基于增强加权异质集成学习的航空轴承故障诊断方法-CN202210905597.9在审
发明人：陈丽晶;王景霖;单添敏;曹亮;徐智;揭震国;姚晓涵;黄玉婧;黄蓝 -专利权人：中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强加权异质集成学习的航空轴承故障诊断方法，首先，提取航空轴承振动数据特征，形成多维故障特征样本集，并将样本集划分为训练集和测试集后分别进行归一化处理；然后，构建增强加权异质集成学习模型，所述模型的结构从上到下包括：基分类器模型、增强加权模型、元分类器模型；并对模型进行参数设置及优化；最后，将测试样本输入到基于增强加权异质集成学习模型的航空轴承故障诊断模型中，输出航空轴承故障诊断结果。
一种基于增强加权集成学习航空轴承故障诊断方法

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